隨著工業(yè)4.0的推進，智能化物流設(shè)備的需求日益增長，智能叉車作為倉儲物流系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分，要求具備高度自主性和高效的作業(yè)能力。要實現(xiàn)這一目標，叉車需要能夠準確識別和操作托盤，確保物料搬運的精度與效率。

2D視覺技術(shù)和激光雷達識別托盤的局限性

復(fù)雜環(huán)境下的識別能力不足：傳統(tǒng)的2D視覺系統(tǒng)在識別不同光照條件、復(fù)雜背景和高密度堆疊托盤時，表現(xiàn)出識別率低、誤報率高的缺陷，難以應(yīng)對三維空間中的位姿識別任務(wù)。

缺乏魯棒性與靈活性：在實際應(yīng)用中，托盤的形狀、顏色和材質(zhì)各異，這要求識別系統(tǒng)具有高度的自適應(yīng)能力。傳統(tǒng)技術(shù)在應(yīng)對多樣化的托盤和復(fù)雜環(huán)境變化時，往往需要大量的調(diào)試和人工干預(yù)，增加了運維成本。

定位精度與速度的平衡難題：在工業(yè)應(yīng)用中，托盤識別不僅要求高精度，還需要具備較快的響應(yīng)速度以適應(yīng)高效的物流需求。傳統(tǒng)的定位系統(tǒng)在提升精度時，通常需要增加計算量，從而影響系統(tǒng)的實時性。

解決方案概述

邁爾微視的托盤識別解決方案采用了ToF深度相機，并搭載自主研發(fā)的托盤識別算法。通過深度相機捕捉托盤的三維點云數(shù)據(jù)，該方案能夠精準識別托盤的幾何特征，確保即使在室外環(huán)境中也能穩(wěn)定運行。

核心優(yōu)勢

精準定位，減少誤差：方案基于3D ToF相機開發(fā)，可以捕捉到托盤在空間中的精確位置和姿態(tài)，在2米工作距離范圍內(nèi)將距離誤差控制在±10mm以內(nèi)，使得智能叉車能夠在復(fù)雜的倉儲環(huán)境中，實現(xiàn)高精度的托盤操作，極大地降低了因定位誤差而導(dǎo)致的操作失誤。

自適應(yīng)多樣化托盤：結(jié)合邁爾微視自研算法，該解決方案能夠識別不同形狀、尺寸和材質(zhì)的托盤，并進行自適應(yīng)調(diào)整，無需額外的手動干預(yù)。這不僅提高了系統(tǒng)的通用性，也減少了因托盤差異帶來的識別困難，適應(yīng)性更強。

實時響應(yīng)，提高效率：通過高效的圖像處理算法，3D視覺系統(tǒng)能夠在短時間內(nèi)完成托盤的識別和定位，實現(xiàn)從初定位到精定位的全過程自動化操作，大幅提升了叉車的作業(yè)效率。